JP2023534233A - 空間ヘテロダイン分光法におけるスペクトル処理を改善するシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【要約】【解決手段】ラマン分光データが、空間ヘテロダイン分光計を用いて収集され、信号ノイズを低減するために処理される。ラマン分光データの処理は、前記ラマン分光データからインターフェログラムを生成する工程と、前記インターフェログラムをセグメント化する工程と、パワースペクトル密度の推定値を決定する工程と、各セグメントの前記パワースペクトル密度の推定値を平均化して出力スペクトルを提供する工程とを含む。前記出力スペクトルにより、個々のパワー測定値の変動が大幅に低減され、また、セグメントの長さが最適化されてノイズ低減操作と周波数分解能の損失とのバランスをとることができる。【選択図】 図４

Description

本出願は、２０２０年７月１７日に出願された米国仮特許出願第６３／０５３，３６５号の優先権を主張するものであり、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

本開示は、概して、空間ヘテロダイン分光法を改善するシステムおよび方法に関する。具体的には、本開示は空間ヘテロダイン分光システムの信号対雑音比を改善する方法およびシステムに関する。より具体的には、本開示はファイバ・アレイ・スペクトル・トランスレータ（Ｆｉｂｅｒ Ａｒｒａｙ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｔｒａｎｓｌａｔｏｒ：「ＦＡＳＴ」）ベースの空間ヘテロダイン分光システムにおける信号対雑音比を改善する方法およびシステムに関する。

空間ヘテロダイン分光法（Ｓｐａｔｉａｌ Ｈｅｔｅｒｏｄｙｎｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：「ＳＨＳ」）は干渉に基づく分光技術である。ＳＨＳには可動部品は必要ない。むしろ、ＳＨＳはミラーが回折格子に置き換えられたマイケルソン干渉計に基づいて設計されており、検出器は電荷結合素子（ＣＣＤ）アレイである。前記格子をイメージングすることにより、交差した波面が検出器に重ねられ、それにより干渉縞が形成される。

図２は、例示的なＳＨＳラマン分光計システムレイアウトの概略図である。図２に示すように、例示的なＳＨＳラマン分光計システムは、レンズ（Ｌ）と、格子（Ｇ）と、ビームスプリッタ（ＢＳ）と、レーザー除去フィルタ（Ｆ）と、アパーチャ／アイリス（Ｉ）と、試料ホルダ（Ｓ）と、電荷結合素子（ＩＣＣＤ）とを含む。

図３は、ＳＨＳ分光システムを用いて試料にフーリエ変換分析を適用した結果得られる例示的なラマンスペクトルを示す。図３に示すように、例示的な試料材料の従来のフーリエ変換分析は、最大のピークが９４８ｃｍ^－１にある４つの波数のパワー強度ピークを識別する。最大ピークの信号対雑音比は、（約７ｘ１０^６のピークパワーおよび約１４００のベースラインパワーの場合、）非ピークの波数のパワー識別特性に基づいて、１３９である。当業者であれば、図３に示すラマンスペクトルは特定の試料についての例示的な識別特性に過ぎず、本開示の範囲に関して限定するものではないことを理解されよう。

ウェルチ法は時系列データの分解能を改善または修正するのに用いられてきた。ウェルチ法を用いて時系列が重複するセグメントに分割される。元データセグメントは、長さＭのＬ個のデータセグメントに分割され、Ｄ個の点で重複する。Ｄ＝Ｍ／２の場合、重複は５０％という。Ｄ＝０の場合、重複は０％という。

次いで、前記重複セグメントがウィンドウ処理される。データが重複セグメントに分割された後、ピリオドグラムのバイアスを減らすために、個々のＬ個のデータセグメントに（時間領域で）ウィンドウが適用される。多くのウィンドウ関数が、そのセットの端にあるデータよりも中心にあるデータにより多くの影響を与えるが、これは情報の損失を表す。その損失を軽減するために、個々のデータセットは通常、時間的に重複している。次いで、ウィンドウ化された各セグメントにおける修正ピリオドグラムが、長さＮの離散フーリエ変換およびその結果の２乗の大きさの計算により算出される。次いで、個々のピリオドグラムが平均化されるが、これは個々のパワー測定値の分散を低減させる。最終結果はパワー測定値対周波数の配列である。

従来の干渉分光法システムは、信号が受信される波長を決定するために、検出されたスペクトル範囲に標準的なフーリエ変換を適用する。しかしながら、これにより、ベースラインノイズが大きくピーク強度が制限された出力となる可能性がある。さらに、センサーアレイ内の全てのセンサーからの情報が典型的には考慮されるため、そのようなシステムの分解能は制限される可能性がある。

従来のシステムと比較して信号対雑音比が改善された分光システムに対してニーズがある。

さらに、従来のシステムよりも高い分解能を達成できる分光システムに対するニーズもある。

一実施形態において、分光システムを用いてスペクトル処理を実行する方法であって、複数のセンサーを有するセンサーアレイを備えた空間ヘテロダイン分光計を用いてラマン・スペクトル・データを収集する工程と、前記センサーアレイを複数のセグメントにセグメント化する工程であって、前記複数のセグメントのそれぞれは前記複数のセンサーのうちの１若しくはそれ以上を含むものである、前記セグメント化する工程と、各セグメントについて、パワースペクトル密度の推定値を決定する工程と、各セグメントの前記パワースペクトル密度の推定値を平均して、出力スペクトルを提供する工程とを有する方法がある。

他の実施形態では、前記複数のセグメントのそれぞれは同じ数のセンサーを有するものである。

他の実施形態では、前記複数のセグメントのそれぞれは、前記複数のセンサーのうちの約２５％～約７５％のセンサーを有するものである。

他の実施形態では、前記複数のセグメントのそれぞれは、前記複数のセンサーのうちの約３５％のセンサーを有するものである。

他の実施形態では、第１のセグメントと第２のセグメントとの間のオフセットは、当該第１のセグメントのセンサーの数よりも少ないものである。

他の実施形態では、パワースペクトル密度の推定値を決定する工程は、各セグメントについて修正ピリオドグラムを決定する工程と、前記修正ピリオドグラムに対して有限フーリエ変換を実行する工程とを有するものである。請求項６に記載の方法において、さらに、前記センサーアレイの１もしくはそれ以上のセンサーにウィンドウを適用する工程を有するものである。

他の実施形態では、前記ウィンドウは、ハミング窓、パルゼン窓、バートレット窓、ハン窓、矩形窓、ブラックマン窓、ブラックマン－ハリス窓、カイザー－ベッセル窓、およびテューキー窓のうちの１若しくはそれ以上である。

添付の図面は、本明細書に組み込まれ、その一部を構成するものであり、本発明の実施形態を示し、本書面の記載とともに本発明の原理、特性、および特徴を説明するのに役立つ。
図１Ａは、例示的な「ＦＡＳＴ」ベースの分光システムのブロック図を示す。 図１Ｂは、例示的なＦＡＳＴファイバレイアウトの概略図を示し、例示的な空間マッピング配置を示す。 図２は、例示的なＳＨＳラマン分光計システムレイアウトの概略図である。 図３は、ＳＨＳ分光システムを用いて試料にフーリエ変換分析を適用した結果得られる例示的なラマンスペクトルを示す。 図４は、一実施形態における分光システムを用いて試料に対してウィンドウ分析を実行する例示的な方法のフロー図を示す。 図５は、一実施形態におけるＳＨＳ分光システムを用いて同試料にウィンドウ分析を適用した結果得られる例示的なラマンスペクトルを示す。

本開示は、記載された特定のシステム、デバイス、および方法に限定されるものではなく、それらは変更することができる。本説明で用いる用語は、特定の例または実施形態を説明することのみを目的としており、本発明の範囲を限定することを意図したものではない。

本文書で用いる場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈上明確に別段の指示がない限り、複数の参照を含む。別段の定義がない限り、本明細書で用いる全ての技術用語および科学用語は、当業者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。本開示のいかなる内容も、本開示に記載された実施形態が先行発明のおかげでそのような開示に先行する権利を有しないことを認めるものと解釈されるべきではない。この文書で用いられる場合、「有する」という用語は、「含むが、これに限定されない」ことを意味する。

以下に説明する本教示の実施形態は、網羅的であること、または本教示を以下の詳細な説明に開示する正確な形態に限定することを意図するものではない。むしろ、実施形態は、他の当業者が本教示の原理および実施化を認識し理解できるように選択され説明されている。

本開示は、一般的に、空間ヘテロダイン・ラマン分光法のためのシステムおよび方法を対象とするが、本明細書に記載のものと同一または類似のシステムを、レーザー誘起ブレークダウン分光法（Ｌａｓｅｒ－Ｉｎｄｕｃｅｄ Ｂｒｅａｋｄｏｗｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：ＬＩＢＳ）に利用することができる。空間ヘテロダイン分光計（ＳＨＳ）は、パルスレーザー励起と互換性があり、非常に小さなフォームファクタでの高いスペクトル分解能、大きな受入角、非常に高い光学的エタンデュ及びしたがって高いスループット、ならびにＵＶ領域で高い分解能が実証されていることなどを含め、以前に開発された分光計に比べていくつかの利点がある。

ラマンは、レーザーまたは他の単色光源を用いて測定対象の試料を励起し、ラマン光子を収集してラマンスペクトルを生成する振動分光技術であり、ラマンスペクトルは、レーザーエネルギーまたはラマンシフトに対するラマン分散強度とエネルギーの関係を波数の単位ｃｍ^－１でプロットしたものである。ラマン光子は、レーザー光子エネルギーに対してより高いエネルギーにシフトするか（例えば、反ストークス散乱など）、レーザーエネルギーよりも低いエネルギーにシフトする（例えば、ストークス散乱など）可能性がある。典型的には、ラマン散乱光は、検出器（通常はＣＣＤ）によって集光される前に、モノクロメータを用いて分散される。フーリエ変換ラマン分光法では、モノクロメータではなくマイケルソン干渉計が用いられる。マイケルソン干渉計は移動ミラー干渉計である。ラマン分光法には、静止した傾斜ミラー干渉計も用いられている。

図１Ａおよび図１Ｂに示すシステムなどのＦＡＳＴシステムは、光子検出器と組み合わせて用いると、全スペクトル画像の大規模な並列取得が可能になる。ＦＡＳＴシステムは、試料の迅速な検出、分類、識別、および視覚化のための迅速なリアルタイム分析を提供することができる。ＦＡＳＴ技術は、数個から数千個の全スペクトル範囲の空間分解スペクトルを同時に取得することができる。ＦＡＳＴアレイには複数の光ファイバが含まれており、それは図３Ｂに示すように、一方の端部が２次元アレイに、もう一方の端部が１次元（すなわち、線形）アレイに配列されていてもよい。線形アレイはＣＣＤなどの光子検出器とのインターフェイスに有用である。ＦＡＳＴシステムの二次元アレイ端部は、試料から光子を受け取るように配置することができる。試料からの光子は、例えば、試料によって放射され、試料から反射され、試料によって屈折され、試料から蛍光を発し、または試料によって散乱されていることがある。散乱光子はラマン光子であり得る。

ＦＡＳＴ分光システムでは、試料の分光画像を光ファイバの二次元アレイ上へ運ぶように、ＦＡＳＴシステムの二次元端部に入射する光子が集束される。光ファイバの２次元アレイは、例えば蛇行配列で１次元遠位アレイに引き入れられていてもよい。一次元ファイバ積層部は、電荷結合素子（図１Ａの「検出器」）などの光子検出器のイメージングスペクトログラフに動作可能に結合されて、ＦＡＳＴシステムの二次元端部で受け取られた光子を当該光子検出器の検出器列に当てるようになっていてもよい。

その他の分光装置に対するこの型の装置の利点の１つは、分析の速度である。完全な分光イメージングデータのセットを、他のシステムを用いて所与の材料から単一のスペクトルを生成するのにかかる時間内で取得することができる。さらに、ＦＡＳＴシステムは複数の検出器を用いて実施することができる。ＦＡＳＴシステムは完全なスペクトル画像の大規模な並列取得を可能にする。ＦＡＳＴファイバ束が、（例えば、円形、正方形、矩形などの任意の非線形構成にすることができる）その２次元非線形イメージング端部から、その１次元線形遠位端部入力に光学情報を供給してもよい。ラマンスペクトルなど、数百から数千の全スペクトル範囲の空間分解スペクトルを実質的に同時に取得するＦＡＳＴシステムの有利な能力を考えると、ＦＡＳＴシステムは様々な状況で用いて例えば化合物の多形の存在などスペクトルアンミキシングということがある困難な分光学的問題を解決するのに役立てることができる。

一般的に、分光画像は次の２種類の技法のいずれかを用いて取得することができる：（１）スキャン法、および（２）広視野イメージング。スキャン法では、放射源が試料の表面に集束され、各空間位置からのスペクトルが分散分光器または干渉計を用いて収集される。実験の期間は画像のピクセル数に比例するため、スキャン法ではデータ収集時間が長くなるのが一般的である。このような長いデータ収集時間のために、スキャンされた画像は低い画像解像度で取得されるが、これは、材料の形態を定期的に評価するためのイメージングツールとしての技術の有用性が限定されることに直接関係する。さらに、画像の空間分解能は試料への光源照明のサイズおよびラスタリング機構によって制限されるが、これは、再現性のある操作が困難な可動機械部品の使用を必要とする。さらに、光吸収材料の場合、スキャン法では非常に難しい。これらの材料は損傷閾値が低いため、局所的な熱膨張および試料の劣化を最小限に抑えるために低いレーザー出力密度を用いる必要がある。

制限はあるものの、スキャン法は比較的成熟した技術であり、多くの用途に適用されている。スキャンベースのイメージングの利点は、スペクトル全体を効率的方法で取得できることである。この利点は、基礎となる分光法が十分に理解されていない新しい材料システムの研究評価で最もよく分かり、したがって、スペクトル全体の分析から利点が得られる。

広視野イメージングでは、試料の視野全体が照明され分析される。多数の広視野イメージング技法が実施されているが、ほとんどの方法は、イメージング分光計を介して離散したスペクトル間隔で画像を記録するものに関する。例えば、イメージング分光計には、コンフォーマルフィルタ（ＣＦ）、液晶チューナブルフィルタ（ＬＣＴＦ）、音響光学チューナブルフィルタ（ＡＯＴＦ）、またはファイバ・アレイ・スペクトル・トランスレータ（ＦＡＳＴ）のうちの１若しくはそれ以上が含まれていることがある。

イメージング分光計を用いた広視野イメージングでは、（Ｘ－Ｙ）両方の空間次元が同時に収集されるため、イメージング時間は、画像ピクセル数ではなく、スペクトルチャネル数に比例する。広視野イメージングの利点は、限られた数の波長での忠実度の高い画像から十分な化学的および空間的情報を提供する場合に最もよく分かる。ほとんどの材料特性評価用途では、目的の分析対象物を分析するために、限られた数のスペクトル帯域（典型的には１００個未満）のみが必要となる。スペクトルチャネルの数を減らすことで、空間分解能を失うことなく広視野実験の期間が短縮される。さらに、試料の時間依存の変化はスペクトル次元でだけ観察されるため、広視野イメージングでの画像の分析が簡素化される。

逆に、（上述したスキャン技法で）スキャン実験の時間を短縮しようとすると、空間分解能または視野のいずれかが損なわれる。（上述したスキャン技法では）化学スペクトル全体が同時に取得されるため、スキャンモードでスペクトルチャネルの数を減らしても、実験時間にはほとんど影響を及ぼさない。スキャン実験は、試料の時間依存の変化を空間的変動として記録する。異なる時間に収集されたピクセルは、しばしば分析を複雑にするスペクトル差異を誘発する。

広視野イメージングにおける制限の１つは照明の二次散乱であり、それは測定に関連する固有の共焦点性を根本的に低下させる。二次散乱は、第１の位置の照明によって、放射線の放出または散乱が生じ、それが第２の試料位置に移動しあたかも第２の空間位置から発生したかのように検出されるときに起こる。対照的に、スキャン技法は、照明が第１の試料位置に制限され、収集された光がピンホール開口を用いて同じ試料位置に制限されるため、二次照明効果の影響を受けにくい。ラインスキャン技法は試料軸に沿った二次散乱効果の影響をわずかにより受けやすい。ＦＡＳＴは、単一の画像フレームで数百から数千の空間分解スペクトルの完全なスペクトル取得を可能にし、その他の調整可能なフィルタベースの技術と比較してデータ取得率を飛躍的に向上させる。ソフトウェアを用いて空間およびスペクトル情報を抽出し、元の物体についてのハイパースペクトル（化学イメージング）データキューブを再構築する。さらに、ＦＡＳＴは紫外線（ＵＶ）から赤外線（ＩＲ）までの広範なスペクトル範囲で動作する堅牢な技術である。

ウェルチ法を用いて、干渉センサーデータの信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善できることが確認されている。図４は、一実施形態における分光システムを用いて試料に対してウィンドウ分析を実行する例示的な方法のフロー図を示す。図４に示すように、ＳＨＳ分光システムが、試料からのラマンデータを収集し（４０５）、空間ヘテロダインインターフェログラムを形成するのに用いられ得る。一実施形態において、試料からのラマンデータを収集する（４０５）ために、ＦＡＳＴ－ＳＨＳ分光システムを用いることができる。ＳＨＳ分光システムは、特定の実施形態ではＦＡＳＴデバイス上で実行されるが、本開示はそれに限定されるものではない。スペクトルシステムは、フーリエ変換ラマンシステムなどの干渉計ベースのシステムでなければならない。いくつかの実施形態において、ウェルチ法を用いて干渉センサーデータのＳＮＲを改善しているが、本開示はこれに限定されるものではない。代替的な実施形態では、ＳＮＲは、ブラックマン・テューキー法、最小分散スペクトル推定器、マルチウィンドウスペクトル推定器、およびトムソンのマルチテーパー法のうちの１若しくはそれ以上によって改善される。

ＳＨＳ分光システムのセンサーが複数のセグメントにセグメント化され得る（４１０）。一実施形態において、各セグメントは同じ長さ（Ｍ）を有していてもよく、この場合、当該長さはセンサーの数を表していてもよい。一実施形態において、セグメントの長さは、ＳＨＳ分光システムのセンサーアレイの行、列、対角線、または任意の他のセンサーの分類中の一部または全てのセンサーであってよい。一実施形態において、セグメントの長さは、ＦＡＳＴ－ＳＨＳ分光システムで用いられるような線形センサーアレイ内の一部のセンサーであってもよい。一実施形態において、セグメントの長さは、センサーアレイ内のセンサーの数の約２５％～約７５％の間の値であってもよい。一実施形態において、セグメントの長さは、センサーアレイ内のセンサーの数の約３５％～約６５％の間の値であってもよい。一実施形態において、セグメントの長さは、センサーアレイ内のセンサーの数の５０％～約７５％の間の値であってもよい。一実施形態において、セグメントの長さは、センサーアレイ内のセンサーの数の約５０％であってもよい。一実施形態において、セグメントの長さは、センサーアレイ内のセンサーの数の約３５％であってもよい。

一実施形態において、連続するセグメントの最初のセンサーは、センサーの数（Ｍ－Ｄ）だけオフセットされていてもよい。したがって、一実施形態において、セグメントは１若しくはそれ以上の隣接するセグメントと重複していてもよい。例えば、Ｄ<Ｍである実施形態において、第１のセグメントはセンサー０からＭ－１を含み、第２のセグメントはセンサーＭ－ＤからＤ＋Ｍ－１を含んでもよい。この実施形態において、センサーＭ－Ｄ～Ｍ－１は、第１セグメントと第２セグメントとの両方に含まれる。当業者であれば、各セグメントのセグメント長さおよびオフセット数に応じて、２つ以上のセグメントが単一のセンサーを含み得ることを理解されよう。

各セグメントのパワースペクトル密度の推定値が決定され得る（４１５）。一実施形態において、パワースペクトル密度の推定値は、サイズｊのウィンドウを有する各セグメントの修正ピリオドグラムを特定することによって決定することができる。ここで、ｊ＝０、...、Ｍ－１である。修正ピリオドグラムを決定する工程の一部として、ウィンドウ化された各セグメントに対して有限フーリエ変換を実行してもよい。出力パワースペクトルを決定するために、各セグメントの推定値が平均化され得る（４２０）。

ラマン分光法にＳＨＳを用いる場合、システムの理論上のスペクトル分解能は用いる回折格子によって決まる。分解能は式１に従って計算される。ここで、Ｒｐは分解能、Ｇｄは格子（ｇｒａｔｉｎｇ）の溝密度（ｇｒｏｏｖｅｓ／ｍｍ）、Ｗｇは格子の物理的な幅（ｍｍ）である。

前記ＳＨＳは従来技術のラマン分光計よりも改善された理論的分解能を達成する。しかしながら、この改善された分解能は、いくつかの構成では高すぎて、システム全体のスペクトル帯域通過を逆に低下させる可能性がある。ＳＨＳのスペクトル帯域通過は式２に従って決定される。ここで、ＢＰはスペクトル帯域通過（ｎｍ）、Ｎは検出器のｘ方向のピクセル数、λは格子が設定されている波長、Ｒｐは分解能である。

分解能の改善により、利用可能なスペクトル帯域通過が望ましくないレベルまで低下する形態では、開示したウェルチ法の技術が空間分解能の損失を低減または排除し且つＳＮＲを増加させることによってノイズを低減する。したがって、ＳＨＳ適用におけるウェルチ法などの本明細書で開示する技術の組み込みは、その他の場合では存在するであろう欠点を回避する。

さらに、インターフェログラムにおける或る波長の周波数は式３によって決定することができる。ここで、ｆは縞模様（ｆｒｉｎｇｅ）の周波数／ｃｍ、σは目的の波数、σＬはリトロー波数、θＬはリトロー角である。

ＳＨＳ技術の場合、入射波長とＳＨＳのリトロー設定との差が大きいほど、干渉パターンの周波数がより高くより狭くなる。差が小さいほど、縞模様の幅が広く周波数が低いパターンが形成されることとなる。

上述の方法の利点の１つは、従来のフーリエ変換分析よりも信号対雑音比が改善されることである。上述の方法は、ウィンドウ化されたセグメントの平均化により、インターフェログラム内の分散が大幅に低減される。この分散の低減は、図５に示すように信号対雑音比の改善に直接つながる。より具体的には、改善されたシステムのＳＮＲは２６７９である。図３と比較すると、インターフェログラムウィンドウ長さ（Ｍ）、ＦＦＴ長（Ｎ）、および重複率（（Ｍ－Ｄ）／Ｍ）の最適化されたパラメータの選択に基づいて上述の方法を適用した結果、信号対雑音比が１９倍向上した。

選択されるウィンドウは、限定されるものではなく、ハミング窓、パルゼン窓、バートレット窓、ハン窓、矩形窓、ブラックマン窓、ブラックマン－ハリス窓、カイザー－ベッセル窓、およびテューキー窓のうちの１若しくはそれ以上を含む。ハミング窓が選択される場合、一実施形態において、ウィンドウ長さは５１２であり、セグメントはウィンドウ長さの５０％すなわち２５６だけ重複し、高速フーリエ変換長さは５１２が用いられる。ウィンドウ長さが５１２のハミング窓を選択すると、前の段落で説明したようにＳＮＲが１９倍増加した。

上記の詳細な説明では、本明細書の一部を構成する添付の図面が参照されている。図面において、類似の記号は、文脈上別段の指示がない限り、典型的には類似の構成要素を特定する。詳細な説明、図面、および特許請求の範囲に記載された例示的な実施形態は、限定することを意味するものではない。本明細書に提示される主題の趣旨または範囲から逸脱することなく、他の実施形態を用いることができ、また、他の変更を行うことができる。本明細書に一般的に記載され、図に示される本開示の様々な特徴は、多種多様な異なる構成で配置、置換、結合、分離、および設計することができ、それらの全てが明示的に企図されるものであることが容易に理解されよう。

本開示は、本出願に記載された特定の実施形態に関して限定されるべきではなく、これらは様々な特徴の例示として意図されている。当業者には明らかであるように、その趣旨および範囲から逸脱することなく、多くの修正および変更を行うことができる。本明細書に列挙したものに加えて、本開示の範囲内の機能的に同等の方法および装置が前述の説明から当業者には明らかであろう。そのような修正および変更は添付の特許請求の範囲内にあることを意図している。本開示は、添付の特許請求の範囲の用語によってのみ限定されるべきであり、そのような特許請求の範囲が権利を有する同等物の全範囲と共にあるものである。本開示は、特定の方法、試薬、化合物、組成物、または生物系に限定されるものではなく、当然、変化し得るものであることを理解されたい。また、本明細書で用いる用語は、特定の実施形態を説明するためだけのものであり、限定することを意図していないことを理解されたい。

本明細書における実質的に任意の複数および／または単数の用語の使用に関して、当業者は、文脈および／または用途に応じて適切に、複数から単数に、および／または単数から複数に翻訳することができる。明確にするために、本明細書では、様々な単数／複数の順列が明示的に示されていることがある。

一般的に、本明細書、および特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本文）で用いられる用語は、一般に「オープン」用語（例えば、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語は「含むがこれに限定されない」と解釈されるべきであり、「有する」という用語は「少なくとも有する」と解釈されるべきであり、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」という用語は「含むがこれらに限定されない」と解釈されるべきである、など）であることが意図されている。種々の構成要素または工程を「有する」（「含むが、これらに限定されない」という意味で解釈される）という観点から、様々な組成物、方法、およびデバイスが説明されているが、当該組成物、方法、およびデバイスは当該種々の構成要素および工程「から本質的になる」または「からなる」とすることもでき、そのような用語は本質的にクローズドの要素群を定義するものとして解釈されるべきである。さらに、当業者であれば、導入される請求項の記載に特定の数が意図される場合、その意図は請求項に明示的に記載されており、そのような記載がなければ、そのような意図は存在しないことを理解されよう。

例えば、理解の助けとして、以下の添付の請求項は、請求項の記載を導入するめに「少なくとも１つ」および「１若しくはそれ以上」という導入句の使用を含む場合がある。しかしながら、そのような語句の使用においては、同一の請求項に「１若しくはそれ以上」または「少なくとも１つ」という導入句が含まれ、且つ不定冠詞「ａ」または「ａｎ」が含まれるとしても、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による請求項の記載の導入が、そのように導入される請求項の記載を含む任意の特定の請求項を、そのような記載のみを含む実施形態に限定することを意味するものと解釈すべきではなく（例えば、「ａ」および／または「ａｎ」は「少なくとも１つ」または「１若しくはそれ以上」を意味すると解釈すべきである）、同様のことが請求項の記載を導入するのに用いられる定冠詞の使用にも当てはまる。

さらに、当業者であれば、導入される請求項に特定の数が明示的に記載されている場合であっても、そのような記載は、少なくとも記載された数を意味すると解釈すべきことを認識されよう（例えば、他の修飾語のない「２つの記載」という最小限の記載は、少なくとも２つの記載、または２またはそれ以上の記載を意味する）。さらに、「Ａ、Ｂ、およびＣなどの少なくとも１つ」と類似の慣例が使用されるような場合、一般的に、そのような構成は当業者が前記慣例を理解する意味で意図される（例えば、「Ａ、Ｂ、およびＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢをともに、ＡおよびＣをともに、ＢおよびＣをともに、および／またはＡ、Ｂ、およびＣをともに有するシステムなどを含むが、これに限定されるものではない）。「Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つなど」と類似の慣例が使用されるような場合、一般的に、そのような構成は、当業者が前記慣例を理解する意味で意図される（例えば、「Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢをともに、ＡおよびＣをともに、ＢおよびＣをともに、および／またはＡ、Ｂ、およびＣをともに有するシステムなどを含むが、これに限定されるものではない）。さらに、当業者であれば、明細書、特許請求の範囲、または図面のいずれにおいても、２若しくはそれ以上の代替用語を提示する事実上任意の分離語および／または語句は、前記用語の１つ、前記用語のいずれか、または用語の両方を含む可能性を企図すると理解すべきことを理解されよう。例えば、「ＡまたはＢ」という語句は、「Ａ」または「Ｂ」または「ＡおよびＢ」の可能性を含むと理解される。

さらに、当業者であれば、本開示の特徴がマーカッシュグループにおいて記述されている場合、それにより、該開示は任意の個々の要素またはマーカッシュグループ要素のサブグループにおいても記述されていると認識されよう。

当業者には理解されるように、書面での説明を提供することなど、あらゆる目的のために、本明細書に開示される全ての範囲はまた、全ての考えられる部分的範囲およびその部分的範囲の組み合わせを含む。列挙される任意の範囲は、同範囲が少なくとも１／２、１／３、１／４、１／５、１／１０などに分割されることを十分に説明しておりそれが可能であるものとして容易に認識され得る。非限定的な例として、本明細書で説明する各範囲は、下１／３、中１／３、上１／３などに容易に分解することができる。また、当業者には理解されるように、「～まで」、「少なくとも」などの用語は全て、記載された数を含み、その後、上述の部分的な範囲に分割することができる。最後に、当業者には理解されるように、範囲には個々の数値が含まれる。したがって、例えば、１～３個のセルを有するグループは、１個、２個、または３個のセルを有するグループをいう。同様に、１～５個のセルを有するグループは、１個、２個、３個、４個、または５個のセルを有するグループなどをいう。

様々な上述および他の特徴および機能、またはその代わりの特徴および機能は、多くの他の異なるシステムまたは用途に組み合わせてもよい。本明細書の現在予見又は予測されていない様々な代替、変更、変形、または改良は、その後当業者が行うことができ、また、それらの各々は開示された実施形態に含まれることが意図される。

Claims (8)

1. 分光システムを用いてスペクトル処理を実行する方法であって、
   複数のセンサーを有するセンサーアレイを備えた空間ヘテロダイン分光計を用いてラマン・スペクトル・データを収集する工程と、
   前記センサーアレイを複数のセグメントにセグメント化する工程であって、前記複数のセグメントのそれぞれは前記複数のセンサーのうちの１若しくはそれ以上を含むものである、前記セグメント化する工程と、
   各セグメントについて、パワースペクトル密度の推定値を決定する工程と、
   各セグメントの前記パワースペクトル密度の推定値を平均して、出力スペクトルを提供する工程と
   を有する、方法。
2. 請求項１に記載の方法において、前記複数のセグメントのそれぞれは同じ数のセンサーを有するものである、方法。
3. 請求項２に記載の方法において、前記複数のセグメントのそれぞれは、前記複数のセンサーのうちの約２５％～約７５％のセンサーを有するものである、方法。
4. 請求項２に記載の方法において、前記複数のセグメントのそれぞれは、前記複数のセンサーのうちの約３５％のセンサーを有するものである、方法。
5. 請求項１に記載の方法において、第１のセグメントと第２のセグメントとの間のオフセットは、当該第１のセグメントのセンサーの数よりも少ないものである、方法。
6. 請求項１に記載の方法において、パワースペクトル密度の推定値を決定する工程は、
   各セグメントについて修正ピリオドグラムを決定する工程と、
   前記修正ピリオドグラムに対して有限フーリエ変換を実行する工程と
   を有するものである、方法。
7. 請求項６に記載の方法において、さらに、
   前記センサーアレイの１もしくはそれ以上のセンサーにウィンドウを適用する工程を有するものである、方法。
8. 請求項７に記載の方法において、前記ウィンドウは、ハミング窓、パルゼン窓、バートレット窓、ハン窓、矩形窓、ブラックマン窓、ブラックマン－ハリス窓、カイザー－ベッセル窓、およびテューキー窓のうちの１若しくはそれ以上である、方法。

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